一种核模糊C均值聚类算法及其应用

被引：30

作者：

康家银 ^{[1
,2
]}

纪志成 ^{[1
]}

龚成龙 ^{[3
]}

机构：

[1] 江南大学通信与控制工程学院

[2] 淮海工学院

来源：

仪器仪表学报 | 2010年 / 31卷 / 07期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

模糊C均值; 模糊聚类; 核方法; 牙菌斑; 分割; 量化;

D O I：

10.19650/j.cnki.cjsi.2010.07.036

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

图像分割在许多医学成像应用中起着重要的作用。本文提出了一种新的用于图像分割的聚类算法。该算法通过利用核距离修改FCM-AWA算法中的目标函数而实现,即用核距离替代FCM-AWA中的欧氏距离,相应的得到核FCM-AWA聚类算法——KAWA-FCM聚类算法。利用该算法进行合成和真实图像分割的实验结果表明,当图像含有噪声时,与FCM-AWA算法相比,HAWA-FCM算法具有更好的性能。此外,基于该算法进行了牙菌斑量化的实验,实验结果表明,相对于利用菌斑指数的量化结果,基于KAWA-FCM的量化结果具有定量、自动和客观等特点。

引用

页码：1657 / 1663

页数：7

共 5 条

[1] 一种改进的顾及像素空间信息的FCM聚类算法 [J].